發(fā)布時(shí)間：2017-07-01 18:00

  本文關(guān)鍵詞：知識(shí)社區(qū)中專家貢獻(xiàn)度評價(jià)方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著Web2.0的快速發(fā)展,知識(shí)社區(qū)中專家與用戶之間的互動(dòng)成為互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展中流行的趨勢。在知識(shí)社區(qū)為用戶提供的個(gè)性化服務(wù)中,專家貢獻(xiàn)度的評價(jià)是知識(shí)社區(qū)研究中必不可少的一個(gè)部分。知識(shí)社區(qū)成為專家與用戶之間溝通的重要橋梁,這使得知識(shí)社區(qū)必須擁有大量的專家,豐富的知識(shí)庫資源以及能對用戶提交的新問題做出及時(shí)快速的回答。本文研究的知識(shí)社區(qū)中,用戶提交的問題是由擅長專業(yè)領(lǐng)域知識(shí)的專家來回答,在龐大的專家群中尋找出對知識(shí)社區(qū)做出卓越貢獻(xiàn)并且擁有很高權(quán)威程度的專家,可以促進(jìn)知識(shí)社區(qū)的蓬勃發(fā)展,使得用戶提出的新問題得到及時(shí)有效地回答,同時(shí)能夠擴(kuò)充知識(shí)社區(qū)的知識(shí)庫資源�？梢�,專家貢獻(xiàn)度的評價(jià)對知識(shí)社區(qū)的發(fā)展有著重要而深遠(yuǎn)的意義,是知識(shí)社區(qū)繁榮發(fā)展的有效途徑之一。如何從海量的專家中識(shí)別出高質(zhì)量的專家已經(jīng)成為知識(shí)社區(qū)研究中的一項(xiàng)極為重要的工作。目前,專家貢獻(xiàn)度的評價(jià)方法主要是利用Google的核心技術(shù)鏈接分析以及LDA主題模型。本文詳細(xì)地研究了知識(shí)社區(qū)和專家貢獻(xiàn)度評價(jià)問題,通過引入專業(yè)領(lǐng)域滲透度的概念,并用專家的權(quán)威度和貢獻(xiàn)度對專家進(jìn)行評價(jià)。以下是本文的主要工作:1.分析了知識(shí)社區(qū)中專家與用戶之間的問答鏈接結(jié)構(gòu),構(gòu)建了專家與用戶之間的鏈接關(guān)系有向圖,使用LDA主題模型來挖掘問題答案所屬的專業(yè)領(lǐng)域主題分布和專家涉及的專業(yè)領(lǐng)域主題分布,形成適合知識(shí)社區(qū)中專家專業(yè)領(lǐng)域主題挖掘的模型。2.給出了一種基于專業(yè)領(lǐng)域滲透度的專家貢獻(xiàn)度評價(jià)方法。利用KL距離計(jì)算專業(yè)領(lǐng)域之間的相似度以及專家在各個(gè)專業(yè)領(lǐng)域的滲透度。在某一專業(yè)領(lǐng)域中評價(jià)專家的貢獻(xiàn)度時(shí),綜合了專家在該專業(yè)領(lǐng)域的貢獻(xiàn)程度和在與該專業(yè)領(lǐng)域相近似專業(yè)領(lǐng)域中的滲透度,最終作為專家在知識(shí)社區(qū)中的貢獻(xiàn)度。3.針對PageRank算法中專家的貢獻(xiàn)度值均勻傳遞的問題,僅僅依靠專家與用戶之間的鏈接關(guān)系來排名的不足,結(jié)合知識(shí)社區(qū)中專家自身的行為特征,構(gòu)建了專家的活躍度、專家的受歡迎度和專家的知識(shí)貢獻(xiàn)能力三個(gè)評價(jià)指標(biāo),添加到原有的算法中,改進(jìn)了傳統(tǒng)的PageRank算法。通過來自百度知道的數(shù)據(jù)集,進(jìn)行了兩種方法的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,與幾種常用的專家權(quán)威度評價(jià)方法對比后,采用AP@10、MAP指標(biāo)評估實(shí)驗(yàn)效果,結(jié)果表明本文給出的方法提高了專家貢獻(xiàn)度評價(jià)的性能,專家在相近似專業(yè)領(lǐng)域的貢獻(xiàn)提高了專家在知識(shí)社區(qū)中問題答案所屬領(lǐng)域的專家貢獻(xiàn)的程度,而改進(jìn)的PageRank算法中排名更準(zhǔn)確。
【關(guān)鍵詞】：知識(shí)社區(qū) 專業(yè)領(lǐng)域滲透度 PageRank算法 專家貢獻(xiàn)度評價(jià)
【學(xué)位授予單位】：江蘇科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP393.09
【目錄】：

• 摘要6-7
• Abstract7-13
• 第1章 緒論13-19
• 1.1 研究背景和意義13-15
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀15-17
• 1.3 研究內(nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)17-18
• 1.3.1 主要研究內(nèi)容17
• 1.3.2 論文的創(chuàng)新點(diǎn)17-18
• 1.4 論文的整體結(jié)構(gòu)18-19
• 第2章 相關(guān)知識(shí)和技術(shù)介紹19-33
• 2.1 知識(shí)社區(qū)19-23
• 2.1.1 知識(shí)社區(qū)的概述19-20
• 2.1.2 知識(shí)社區(qū)的發(fā)展20-22
• 2.1.3 知識(shí)社區(qū)的模塊及其功能22-23
• 2.2 專家貢獻(xiàn)度評價(jià)方法23-31
• 2.2.1 專家貢獻(xiàn)度評價(jià)問題概述23-25
• 2.2.2 專家權(quán)威度計(jì)算25-26
• 2.2.3 RageRank算法26-27
• 2.2.4 HITS算法27-29
• 2.2.5 狄利克雷分布模型29-31
• 2.3 方法性能評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)31-32
• 2.3.1 平均正確率31
• 2.3.2 平均標(biāo)準(zhǔn)精度31-32
• 2.4 本章小結(jié)32-33
• 第3章 基于專業(yè)領(lǐng)域滲透度的專家貢獻(xiàn)度評價(jià)方法33-41
• 3.1 基于專業(yè)領(lǐng)域滲透度的專家貢獻(xiàn)度評價(jià)問題的描述33-36
• 3.2 知識(shí)社區(qū)中專家貢獻(xiàn)度評價(jià)方法的介紹36-37
• 3.2.1 基于專業(yè)領(lǐng)域滲透度的專家貢獻(xiàn)度評價(jià)方法的流程36-37
• 3.2.2 專家與用戶之間的結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)37
• 3.3 知識(shí)社區(qū)中專家專業(yè)領(lǐng)域的主題挖掘37-40
• 3.4 本章小結(jié)40-41
• 第4章 基于專業(yè)領(lǐng)域滲透度的專家貢獻(xiàn)度計(jì)算方法41-49
• 4.1 計(jì)算專家在專業(yè)領(lǐng)域的初始分?jǐn)?shù)41
• 4.2 計(jì)算專業(yè)領(lǐng)域間的相似度41-42
• 4.3 計(jì)算專家的專業(yè)領(lǐng)域滲透度42-43
• 4.4 綜合計(jì)算專家的知識(shí)社區(qū)貢獻(xiàn)度43-44
• 4.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果設(shè)計(jì)和分析44-45
• 4.5.1 實(shí)驗(yàn)語料數(shù)據(jù)準(zhǔn)備44
• 4.5.2 對照比較實(shí)驗(yàn)44-45
• 4.6 實(shí)驗(yàn)分析與總結(jié)45-47
• 4.7 本章小結(jié)47-49
• 第5章 基于改進(jìn)的PageRank算法的專家貢獻(xiàn)度排名49-59
• 5.1 基于改進(jìn)的PageRank算法的專家貢獻(xiàn)度排名問題的描述49-50
• 5.2 基于專家行為的貢獻(xiàn)度評價(jià)指標(biāo)50-52
• 5.2.1 專家的活躍度51-52
• 5.2.2 專家的受歡迎度52
• 5.2.3 專家的知識(shí)貢獻(xiàn)能力52
• 5.3 基于改進(jìn)的PageRank的Expert Contribution Rank算法52-55
• 5.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果設(shè)計(jì)和分析55-58
• 5.4.1 實(shí)驗(yàn)語料數(shù)據(jù)準(zhǔn)備55
• 5.4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析55-58
• 5.5 本章小結(jié)58-59
• 總結(jié)與展望59-61
• 參考文獻(xiàn)61-65
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文65-67
• 致謝67

【參考文獻(xiàn)】

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2 喻依;甘若迅;樊鎖海;劉慶;邵晴;;基于PageRank算法和HITS算法的期刊評價(jià)研究[J];計(jì)算機(jī)科學(xué);2014年S1期

中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前2條

1 吳繼蘭;企業(yè)員工知識(shí)貢獻(xiàn)評價(jià)研究[D];同濟(jì)大學(xué);2006年

2 王寶勛;面向網(wǎng)絡(luò)社區(qū)問答對的語義挖掘研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2013年

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前2條

1 李清;自動(dòng)問答系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn)[D];安徽大學(xué);2012年

2 劉曉鳴;社區(qū)問答系統(tǒng)中的專家發(fā)現(xiàn)方法研究[D];大連理工大學(xué);2013年

  本文關(guān)鍵詞：知識(shí)社區(qū)中專家貢獻(xiàn)度評價(jià)方法研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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